發(fā)布時間：2018-07-21 10:25

【摘要】：隨著微博的發(fā)展,近幾年來網絡上以微博為手段進行惡意炒作的事件不斷增多,干擾了互聯(lián)網正常秩序,對國家社會穩(wěn)定與安全造成嚴重隱患。本文以新浪微博為研究對象,對規(guī)避新浪訪問限制保障分布式數據持久采集、利用數據挖掘分類思想進行多特征炒作賬戶識別進行了研究,在進行特征分析時,選擇決策樹學習算法,通過測試建立分類模型,最終實現(xiàn)了對炒作微博賬戶的分析預測。
[Abstract]:With the development of Weibo, the malicious hype by Weibo has been increasing in the network in recent years, which interferes with the normal order of the Internet and causes serious hidden trouble to the national social stability and security. In this paper, Sina Weibo is taken as the research object, the distributed data collection is protected by circumventing Sina access restriction, and the multi-feature hype account identification is studied by using the classification of data mining, and the feature analysis is carried out. The decision tree learning algorithm is selected, and the classification model is established by testing. Finally, the analysis and prediction of the hype Weibo account is realized.
【作者單位】： 鄭州輕工業(yè)學院經濟與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金青年科學基金項目“微博炒作話題識別與傳播人群分析”(61309007) 2015河南省科技廳軟科學項目“河南省對外協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟研究”(152400410182)
【分類號】：TP393.092

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本文編號：2135220